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luminaire

开源时间序列异常检测库

Luminaire是一个开源的Python库,专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能,可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控,能识别相关性和季节性模式,并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用,仅需少量配置即可实现高效的异常检测。

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库
AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库
Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库,专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道,能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具,支持AER、TadGAN等算法,并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本,可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。
Merlion - 全面的时间序列智能分析库
GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测
Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。
anomalib - 视觉异常检测算法开发与部署工具库
AnomalibGithubOpenVINO基准测试开源项目异常检测深度学习
Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现,支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发,简化了代码结构,并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具,方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。
pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库
GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习
pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法,支持单变量和多变量时间序列分析,并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架,还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程,为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。
temporian - 高效可靠的时间数据预处理库
GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程
Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型,包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化,Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外,它还提供了防止数据泄露的功能,并能与现有机器学习生态系统无缝集成,为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。
Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法
Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制
Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型,利用关联差异作为可区分标准,并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能,为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。
anomalize - R语言时间序列异常检测工具
AnomalizeGithubR语言开源项目异常检测数据分析时间序列
anomalize是一个R语言包,用于时间序列异常检测。它提供时间序列分解、异常检测和重组等功能,可有效分离正常数据和异常数据。该工具支持直观的可视化,并可通过清理异常值提高预测准确性。虽然核心功能已被timetk包替代,但anomalize仍保留原有功能以支持现有代码。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库
BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列
tsmoothie是一个Python库,专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术,包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等,能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间,便于识别异常值,并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务,是数据科学家和分析师的有力工具。
tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。
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